{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "\n",
    "<img src=\"../../img/ods_stickers.jpg\">\n",
    "\n",
    "## <center> [mlcourse.ai](https://mlcourse.ai) – открытый курс OpenDataScience по машинному обучению \n",
    "    \n",
    "Автор материала: Юрий Кашницкий (@yorko в Slack ODS). Материал распространяется на условиях лицензии [Creative Commons CC BY-NC-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/). Можно использовать в любых целях (редактировать, поправлять и брать за основу), кроме коммерческих, но с обязательным упоминанием автора материала."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# <center>Домашнее задание № 10 (демо)\n",
    "## <center> Прогнозирование задержек вылетов\n",
    "\n",
    "Ваша задача – побить единственный бенчмарк в [соревновании](https://www.kaggle.com/c/flight-delays-2017) на Kaggle Inclass. Подробных инструкций не будет, будет только тезисно описано, как получен этот бенчмарк. Конечно, с помощью Xgboost. Надеюсь, на данном этапе курса вам достаточно бросить полтора взгляда на данные, чтоб понять, что это тот тип задачи, в которой затащит Xgboost. Но проверьте еще Catboost.\n",
    "\n",
    "<img src='../../img/xgboost_meme.jpg' width=40% />"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "import pandas as pd\n",
    "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
    "from sklearn.metrics import roc_auc_score\n",
    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
    "from sklearn.preprocessing import StandardScaler\n",
    "from xgboost import XGBClassifier"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "train = pd.read_csv(\"../../data/flight_delays_train.csv\")\n",
    "test = pd.read_csv(\"../../data/flight_delays_test.csv\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "train.head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "test.head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Итак, надо по времени вылета самолета, коду авиакомпании-перевозчика, месту вылета и прилета и расстоянию между аэропортами вылета и прилета предсказать задержку вылета более 15 минут. В качестве простейшего бенчмарка возьмем логистическую регрессию и два признака, которые проще всего взять: `DepTime` и `Distance`. У такой модели результат – 0.68202 на LB. "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "X_train, y_train = (\n",
    "    train[[\"Distance\", \"DepTime\"]].values,\n",
    "    train[\"dep_delayed_15min\"].map({\"Y\": 1, \"N\": 0}).values,\n",
    ")\n",
    "X_test = test[[\"Distance\", \"DepTime\"]].values\n",
    "\n",
    "X_train_part, X_valid, y_train_part, y_valid = train_test_split(\n",
    "    X_train, y_train, test_size=0.3, random_state=17\n",
    ")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "logit = LogisticRegression(random_state=17)\n",
    "\n",
    "logit.fit(X_train_part, y_train_part)\n",
    "logit_valid_pred = logit.predict_proba(X_valid)[:, 1]\n",
    "\n",
    "roc_auc_score(y_valid, logit_valid_pred)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "logit.fit(X_train, y_train)\n",
    "logit_test_pred = logit.predict_proba(X_test)[:, 1]\n",
    "\n",
    "pd.Series(logit_test_pred, name=\"dep_delayed_15min\").to_csv(\n",
    "    \"logit_2feat.csv\", index_label=\"id\", header=True\n",
    ")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Как был получен бенчмарк в соревновании:\n",
    "- Признаки `Distance` и  `DepTime` брались без изменений\n",
    "- Создан признак \"маршрут\" из исходных `Origin` и `Dest`\n",
    "- К признакам `Month`, `DayofMonth`, `DayOfWeek`, `UniqueCarrier` и \"маршрут\" применено OHE-преобразование (`LabelBinarizer`)\n",
    "- Выделена отложенная выборка\n",
    "- Обучалась логистическая регрессия и градиентный бустинг (xgboost), гиперпараметры бустинга настраивались на кросс-валидации, сначала те, что отвечают за сложность модели, затем число деревьев фиксировалось равным 500 и настраивался шаг градиентного спуска\n",
    "- С помощью `cross_val_predict` делались прогнозы обеих моделей на кросс-валидации (именно предсказанные вероятности), настраивалась линейная смесь ответов логистической регрессии и градиентного бустинга вида $w_1 * p_{logit} + (1 - w_1) * p_{xgb}$, где $p_{logit}$ – предсказанные логистической регрессией вероятности класса 1, $p_{xgb}$ – аналогично. Вес $w_1$ подбирался вручную. \n",
    "- В качестве ответа для тестовой выборки бралась аналогичная комбинация ответов двух моделей, но уже обученных на всей обучающей выборке.\n",
    "\n",
    "Описанный план ни к чему не обязывает – это просто то, как решение получил автор задания. Возможно, мы не захотите следовать намеченному плану, а добавите, скажем, пару хороших признаков и обучите лес из тысячи деревьев.\n",
    "\n",
    "Удачи!"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}
